Variables de estudio, caracterización y base de datos en R Ejercicio

INSTITUCION UNIVERSITARIA POLITECNICO GRANCOLOMBIANO

ESTADISTICA INFERENCIAL

PRIMERA ENTREGA  PROYECTO DE AULA

INTEGRANTES

GARCIA ANA PAOLA

GONZALEZ PAEZ ALEJANDRO

MALDONADO ELIZABETH

MORCOTE CRISTHIAN CAMILO

PROFESOR

EFRAIN MORENO

BOGOTÁ D.C., MARZO         DE 2016

INDICE DE CONTENIDO

     PAG.

I.  Introducción……………………………………………………………………….        3

II. Objetivos………………..…………………………………………………………             4

III. Variables de estudio, caracterización y base de datos en Excel Ejercicio 1.           5

IV. Variables de estudio, caracterización y base de datos en R Ejercicio 1…..     7

V. Variables de estudio, caracterización y base de datos en Excel Ejercicio 2.    9

VI. Variables de estudio, caracterización y base de datos en R Ejercicio 2…..     9

VII. Conclusiones……………………………………….…………………………             10

VI. Fuentes de información y referencias………………………………………..        11

1. INTRODUCCIÓN

Este proyecto de aula abarca el tema del teorema central del límite, el cual nos da a El teorema establece que la distribución de[pic 3], que es la media de una muestra aleatoria de una población con varianza finita, tiene una distribución aproximadamente normal cuando el tamaño de la muestra es grande, independientemente de la forma de la distribución de la población. Muchos procedimientos estadísticos comunes requieren que los datos sean aproximadamente normales, pero el teorema del límite central le permite aplicar estos procedimientos útiles a poblaciones que son marcadamente no normales. El tamaño que debe tener la muestra depende de la forma de la distribución original

Sin embargo, se quiere poner en práctica los conocimientos adquiridos en cuanto a este tema usando algunos ejemplos de los intervalos de confianza, a fin de presentarlos como pruebas de hipótesis a través de la base Kuiper, por lo cual se tomara el método teórico y las formula de cada programa con el fin de comprobar lo establecido, finalmente tomaremos dos variables cuantitativas continuas y se planteara una relación de dependencia, ahora bien con el modelo de regresión lineal de Excel y R mostrar si esa relación concuerda con lo requerido. 

La aplicación de estas dos herramientas tecnológicas como lo son Excel y R, promueve un continuo aprendizaje de forma alternativa e innovación, para esto es necesario reforzar conceptos básicos de muestreo y estimación así como las diferentes fórmulas requeridas para su uso y aplicación en la comprensión de los problemas a resolver. De igual forma es necesario comprender el análisis de las cifras o resultados dados, ya que como futuros ingenieros es indispensable presentación de informes con altos índices de efectividad y resultados proyectados en pro de mejorar o implementar algún proceso que requiera esta información.

1. OBJETIVOS

• Conocer los términos estadísticos y su funcionalidad.
• Aplicar las formular correspondientes con el fin de lograr el resultado esperado.
• Manejar los métodos estadísticos en los programas de Excel y del paquete R
• Aplicar las herramientas estadísticas de Excel y R a los contenidos de la Estadística Inferencial.

• Describir y analizar estadísticamente los resultados.

1. VARIABLE DE ESTUDIO, CARACTERIZACION Y BASE DE DATOS EN   EXCEL EJERCICIO 1

A partir del siguiente escenario verifique el teorema central del límite: Seis estudiantes tienen respectivamente, los siguientes pesos en kilogramos: 58  63  50 48  84 y 77.

1. Asuma que la anterior información es el total de la población y calcule los respectivos parámetros para la media y la desviación Standard.
2. ¿Cuántas muestras de tamaño 3 sin orden y sin reemplazo se pueden obtener de esa población hipotética?
3. Mostrar todas las muestras posibles y sus correspondiente  medias muéstrales.
4. Pruebe los resultados de teorema central del límite.

• SOLUCIÓN

1. X: Peso Estudiantes 

[pic 4]

Parámetros ( N= 6, µ=?,  =?)                                        Estadígrafos (n=3)[pic 5]

Datos [pic 6]

1. Se debe utilizar el método de Combinación: 6C3= 20 Muestras ( Sin orden y Sin reemplazo)

1. [pic 9]

1. ( (13,26231084/)(6-3)/(6-1)= 5.931085[pic 10][pic 11][pic 12]

E(ẋ)= =SUMA(E13:E32)/20

(ẋ)= =DESVESTP(E13:E32)[pic 13]

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